Mnova/MestReNova 应用案例：在基于片段的药物发现幕后进行自动化的qNMR数据处理和分析

Mnova/MestReNova 应用案例：

在基于片段的药物发现幕后进行自动化的qNMR数据处理和分析

将新药推向市场是一个复杂而漫长的过程，通常需要数年的调查和大量的人力、技术和经济资源。在伦敦癌症研究所的英国癌症研究癌症治疗单元实验室中，已经建立了一个基于片段的药物发现（FBDD）计划，用于筛选和识别具有潜在治疗效果的先导化合物，这些化合物可能作为开发强效药物候选者的起点。

在他们的初步筛选中，结构化学团队的研究人员依赖核磁共振（NMR）光谱来确定水溶性，并收集了一个包含2860种化合物的库，该库为多个研究项目提供原料。片段分子的溶解度是药物发现和配方过程中最具挑战性的因素之一，因为它影响药物的递送和生物利用度；因此，通过进行这一初步筛选，可以识别出弱溶性片段（溶解度<500uM）并将它们从后续步骤中排除。这个过程涉及在两个500 MHz光谱仪上进行光谱采集，处理数千个数据集，然后手动收集和转移数据以在电子表格中进行分析——这是科学家们的一项繁重且耗时的任务，标志着更长的发现过程的开始。

从手动过程到自动化

没有自动化部分工作流程，进行如此庞大的项目是不可能的：生成了如此多的数据，需要分析和解释。因此，在2018年，团队采用了Mnova自动化解决方案（也称为“Mnova Gears”或简称“Mgears”）来简化初步筛选步骤并提高工作流程效率。Mgears是一个简单的模块，可以自动完成复杂的数据采集之后的分析任务，减轻忙碌科学家的手动分析负担。

对于他们的溶解度测量，一个自动化的qNMR过程与Mgears一起运行，并应用一组参数和公式来计算片段浓度。这些分析设置由NMR光谱专家定义，并作为标准操作程序（SOPs）实施，可以在需要时导入和重复使用。通过这种新设置，来自两台光谱仪的数据在中央计算机上批量捕获和处理，然后在几秒钟内计算化合物浓度，并自动生成全局报告并保存到ICR内部数据库。

时间和资源高效的筛选

使用Mnova Gears自动化分析对团队来说是一个改变游戏规则的做法；它使他们能够提升Mnova qNMR的高质量处理和分析能力，以增加实验室的生产力和过程的稳健性。

虽然80%的高通量分析现在由自动化引擎完成，但只需要最少的用户干预来审查最终结果。这将每张光谱的总时间减少了近六倍，使科学家能够专注于更适合由高度训练的专家执行的更具创新性和挑战性的任务。

此外，自动化过程的输出不仅比手动完成时更准确，而且更美观和一致，这大大节省了准备手动报告的时间，并显著改善了数据管理的实践。

决策：更快更自信

Mnova Gears最好的一点是，结果被保存到一个HTML报告中，可以快速检查并导出到其他报告格式。不溶于500uM的化合物被迅速发现并从下游研究中排除，而不一致和有问题的结果则被加载到Mnova中进行更仔细的检查，癌症研究所（ICR）结构化学团队的NMR光谱专家Maggie Liu解释道。Mgears产品附带了一个漂亮且方便的结果查看器，可以在需要时进行样本修订、编辑和重新处理。因此，调查错误计算背后的原因、校正光谱并更新结果变得非常容易。

为非专家提供qNMR服务

向药物化学团队开放qNMR服务的访问权限，对研究所来说无疑是一个巨大且成功的变革。

“早在2017年，只有一个项目使用qNMR进行溶解度测试；自从我们在2018年实施了Mnova自动化qNMR以来，我们所有的项目现在都在使用这种方法。”——Maggie Liu，ICR结构化学团队的NMR光谱专家

核磁共振（NMR）专家可以配置并保存定量核磁共振（qNMR）方法，这些方法可以随时轻松导入和重复使用，这使得他们能够将标准操作程序（SOPs）直接交到经验较少的NMR用户手中。迄今为止，已有十三个项目使用这些SOPs来测量设计药物化合物的水溶性，以检查结构优化的有效性并优化候选药物列表。来自不同团队的化学家每月一次批量运行20-40种化合物，并通过简单的按钮点击获得符合研究质量标准的可靠结果。这对专家和非专家都是一个相当大的优势：专家可以腾出更多时间处理其他任务，而非专家现在无需高级NMR知识即可使用该服务，这是一个显著的双赢解决方案。

致力于改善癌症研究和药物开发

英国癌症研究院（ICR）在药物发现方面有着成功的历史，自2005年以来已发现了二十种临床候选药物，其中十一种已进入临床试验，一种已获得FDA批准用于治疗晚期前列腺癌。采用稳健的软件和自动化解决方案是ICR推动创新的重要措施，为研究人员提供了更多时间进行头脑风暴和相互交流，汇集多学科知识、技能和资源。

在Mestrelab Research，我们很高兴能陪伴研究人员、科学家和制造商在这一激动人心的药物发现和开发过程中，并提供可定制的软件解决方案，以加速新药从实验室到临床的转化。

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